pages/text_classif.py

import torch
import streamlit as st
import transformers
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
import pickle
from pages.models.bert import preprocess_bert
import pandas as pd
import time
from  pages.models.ml import predict
from pages.models.rnn import pred


st.title('Классификация отзывов')

text = st.text_input('Введите сюда отзыв')
if text:
    # start_time = time.time()
    

    st.write(preprocess_bert(text))
    st.write(predict(text))
    st.write(pred(text))






# Создание DataFrame с указанными значениями
data = {
    'Параметр': ['ML-TFIDF-LogReg', 'RNN', 'BERT-LaBSE-LogReg'],
    'Значение': [0.52, 0.56, 0.62]
}

df = pd.DataFrame(data)

# Отображение таблицы в Streamlit
st.markdown("<style>div.row-widget.stButton > button{width:100%;}</style>", unsafe_allow_html=True)
st.write("<h1 style='text-align: center;'>Таблица с лучшими параметрами:</h1>", unsafe_allow_html=True)
st.dataframe(df.style.set_table_styles([{'selector': 'tr:hover', 'props': 'background-color: yellow;'}]))